密封线自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效重庆智能工程职业学院《机械计算机辅助设计与制造原理》2023-2024 学年第一学期期末试卷院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共 15 个小题，每小题 1 分，共 15 分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在构建机器学习模型时，选择合适的正则化方法可以防止过拟合。假设我们正在训练一个逻辑回归模型。以下关于正则化的描述，哪一项是错误的？（ ）A. L1 正则化会使部分模型参数变为 0，从而实现特征选择B. L2 正则化通过对模型参数的平方和进行惩罚，使参数值变小C. 正则化参数越大，对模型的约束越强，可能导致模型欠拟合D. 同时使用 L1 和 L2 正则化（Elastic Net）总是比单独使用 L1 或 L2 正则化效果好2、在一个监督学习问题中，我们需要评估模型在新数据上的泛化能力。如果数据集较小且存在类别不平衡的情况，以下哪种评估指标需要特别谨慎地使用？（ ）A. 准确率（Accuracy）B. 召回率（Recall）C. F1 值D. 均方误差（MSE）3、某机器学习项目需要对文本进行主题建模，以发现文本中的潜在主题。以下哪种方法常用于文本主题建模？（ ）A. 潜在狄利克雷分配（LDA）B. 非负矩阵分解（NMF）C. 概率潜在语义分析（PLSA）D. 以上方法都常用4、在一个文本生成任务中，例如生成诗歌或故事，以下哪种方法常用于生成自然语言文本？（ ）A. 基于规则的方法B. 基于模板的方法C. 基于神经网络的方法，如 TransformerD. 以上都不是第 1 页，共 6 页密封线自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效5、在机器学习中，模型的选择和超参数的调整是非常重要的环节。通常可以使用交叉验证技术来评估不同模型和超参数组合的性能。假设有一个分类模型，我们想要确定最优的正则化参数 C 。如果采用 K 折交叉验证，以下关于 K 的选择，哪一项是不太合理的？（ ）A. K = 5，平衡计算成本和评估准确性B. K = 2，快速得到初步的评估结果C. K = 10，提供更可靠的评估D. K = n（n 为样本数量），确保每个样本都用于验证一次6、假设正在进行一个情感分析任务，使用深度学习模型。以下哪种神经网络架构常用于情感分析？（ ）A. 卷积神经网络（CNN）B. 循环神经网络（RNN）C. 长短时记忆网络（LSTM）D. 以上都可以7、在强化学习中，智能体通过与环境进行交互来学习最优策略。...
